Desenvolvimento de modelos deterministico dinamico e hibrido neural para reatores multifasicos air-lift

Autor(es)

Aluizio Sales Junior

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Quimica
• Data de defesa: 2002-03-18

Membros da banca

Rubens Maciel Filho; Renato Sprung; Eric Camarasa

• Orientador: Rubens Maciel Filho

Resumo

Três modelos computacionais diferentes foram desenvolvidos, comparados e analisados em função dos dados experimentais obtidos. Ambos os modelos correlacionam transferência de massa e hidrodinâmica para um reator "air-lift" de "loop" externo. Um dos modelos é apresentado como Modelo de Equações EmpÍricas (MEE), que é uma combinação de equações algébricas e diferenciais ordinárias, prognosticadas por diversos especialistas em sistemas multifásicos e em reatores "air-lifts". O segundo é o Modelo Determinístico Dinâmico (MDD), fundamentado nas Equações de Fick e Navier-Stokes e estendido para sistemas bifásicos. O terceiro e o último é o Modelo Híbrido Neural (MHN) que usa redes neurais em associação com as equações deterrninísticas desenvolvidas. O primeiro depende de uma metodologia de otimização integrada com as equações, o segundo de condições iniciais bem definidas, enquanto que o terceiro de uma rede neural bem treinada e de muitos dados de entrada. Os algoritmos desenvolvidos possibilitaram entender o comportamento associado da hidrodinâmica e da transferência de massa para o "ri ser" de um reator "air-lift" no sistema bifásico ar-água. As respostas dos três modelos concordaram com resultados empíricos obtidos de uma planta piloto (AU)

• Processo FAPESP: 99/10179-9 - Desenvolvimento de modelo dinâmico para reatores coluna de bolhas (air-lift)
• Beneficiário: Aluizio Sales Junior
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado